Dijital dünyada risk unsurlarının giderek karmaşık hale geldiğini belirten Bağış, bilgi asimetrileri, yanlış bilgilendirme ve büyük veri analizinin öneminin arttığını kaydetti.
Dijital dönüşümdeki gelişmeler finans sektöründe yapay zekanın benimsenmesini, otomasyonu, optimizasyonu, finansal tahminleri, analitik bakış açılarını ve bilinçli karar alma süreçlerini etkiliyor.
FSMVÜ İktisat Bölüm Başkanı Doç. Dr. Bilal Bağış, AA muhabirine dijital dönüşüm ve yapay zeka uygulamalarının dolandırıcılık tespiti, düzenleyici uyum ve yatırım stratejileri üzerindeki etkileri ile dijitalleşme ve blokzincir teknolojilerinin finansal sistemde yarattığı yapısal değişimleri değerlendirdi.
Finans sektöründe yapay zeka kullanımının maliyetlerin azaltılması, verimliliğin artırılması ve risklerin daha erken aşamada tespit edilmesi açısından önemli avantajlar sağlayabileceğini belirten Bağış, risk yönetimi açısından da yapay zekanın gerçek zamanlı risk analizi ve tahminleriyle dolandırıcılık ve anomali tespitleri yapabileceğini ifade etti.
Yapay zekanın operasyon optimizasyonu bakımından da süreçlerin otomasyonu, hız ve verimlilik artışı konularında etkin olarak kullanılabileceğine işaret eden Bağış, şöyle devam etti:
“Daha spesifik olarak ise risk tahmin modelleri, dolandırıcılıkların tespiti ve kredi skorlama gibi somut örneklerden bahsedilebilir. Yapay zeka destekli sistemler, daha karmaşık ve adaptif anormallikleri ortaya çıkarma yeteneğine sahiptir. Daha isabetli kredi skorlama ve temerrüt risk tahmini mümkün olabilir. Örneğin, XGBoost ve LSTM gibi yapay zeka modelleri, endekslerde tahmin hatasını önemli ölçüde azaltarak risk yönetimini güçlendirebilir. Operasyon tarafında ise çağrı merkezi yapay zeka uygulamaları ile operasyonel yükler azaltılabilir, verimlilik artışı ve müşteri memnuniyeti artırılabilir. RPA otomasyonları ile maliyetlerin azaltılması, hızın artırılması ve beşeri hataların minimizas
Doç. Dr. Bağış, yeni teknolojilerin işlem hızlarını iyileştirmenin yanı sıra kişiselleştirilmiş hizmetler, tahmine dayalı analizler ve rutin görevlerin otomasyonu yoluyla müşteri deneyimlerini geliştirebileceğini ifade ederken bu teknolojilerin etik ve şeffaflık açısından düzenleme gerektirdiğine de vurgu yaptı.
Bilal Bağış, dijital dönüşüm ve yapay zeka uygulamaları sayesinde dolandırıcılık ve vergi kaçırma gibi suçların önlenmesinde önemli bir aşama katedilebileceğini ancak finans sektöründe yapay zeka kullanımının etik, riskler, zorluklar ve güvenlik sorunları açısından kapsamlı şekilde değerlendirilmesi gerektiğine dikkati çekerek şöyle konuştu:
“Örneğin, Türkiye’de kamu kurumları, diğer mali ve finansal hedeflerin yanı sıra kayıt dışı faaliyetlerle ve vergi kaçakçılığıyla mücadele etmek için yapay zeka destekli birçok yeni teknoloji uygulamasını zaten kullanmaya başladı. Yapay zeka da bu süreci katalizör etkisi ile destekliyor. BDDK, TCMB ve HMB gibi kurumların yapay zeka tabanlı veya dijital izleme ve risk analizi uygulamaları KAŞİF, RİTAP ve RADAR birkaç pratik örnek olarak gösterilebilir. Yapay zeka yardımı ve veri analitiği tabanlı yapay zeka modelleri ile işlem verilerindeki normal dışı davranışlar (anomali) daha hızlı ve yüksek doğrulukla tespit edilebilir. Davranışsal analizler ve büyük veri analizi ile sahte veya şüpheli iş
Düzenleyici uyum alanında RegTech (Regulatory Technology) çözümlerinin önemine işaret eden Bağış, yapay zeka destekli sistemlerin kara para aklama ile mücadelede müşteri tanıma ve raporlama süreçlerinde otomatik kontrol ve analizler sağlayarak uyumu hızlandırıp maliyetleri düşürebildiğini belirterek “Yapay zeka tabanlı çözümler, düzenleyici alanlarda şüpheli işlemleri daha kısa sürede tespit edebildiği için hem uyum maliyetlerini azaltıyor hem de düzenleyici riskleri düşürebiliyor.” dedi.